Los algoritmos fuera de la red para la estimación de la dirección de llegada (DOA) se han vuelto atractivos debido a sus ventajas en resolución y eficiencia sobre los convencionales. En este documento, proponemos un método de estimación de la dirección de llegada de reconfiguración de red (GRDOA) basado en el aprendizaje bayesiano disperso. A diferencia de otros métodos fuera de la red, los puntos de la red de GRDOA se tratan como parámetros dinámicos. El número y la posición de los puntos de la red varían de forma iterativa a través de un método raíz y un proceso de fisión. Luego, la red se reconfigura a través de algunos criterios. Al actualizar de forma iterativa la red reconfigurada, las DOAs se estiman por completo. Dado que GRDOA tiene menos puntos de red, tiene una mejor eficiencia computacional que los métodos anteriores. Además, GRDOA puede lograr una mejor resolución y una precisión relativamente mayor. Los resultados de la simulación numérica validan la efectividad de GRDOA.